import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
## 导入逻辑回归模型函数
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构造数据集
x_features = np.array([[-1, -2], [-2, -1], [-3, -2], [1, 3], [2, 1], [3, 2], [2, 2]])
y_label = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

# 可视化构造的数据样本点
plt.figure()
plt.scatter(x_features[:, 0], x_features[:, 1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')
plt.title("Dataset")
plt.show()

## 调用逻辑回归模型
lr_clf = LogisticRegression()
## 用逻辑回归模型拟合构造的数据集
lr_clf = lr_clf.fit(x_features, y_label)  # 其拟合方程为 y=w0+w1*x1+w2*x2

## 查看模型的w
print('the weight of Logistic Regression:', lr_clf.coef_)
## 查看模型的w0
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:', lr_clf.intercept_)
